预训练大模型：医疗领域的精准与可解释性探索

预训练大模型与医疗：该研究论文探讨了预训练大模型在医疗领域的应用，作者为闾海荣博士，来自清华大学自动化系。论文于2023年5月25日在CHIMA2023会议上发表，主要围绕以下几个关键点展开： 1. **预训练大模型概述**：大模型通过大规模无标注数据进行预训练，其参数不再随机初始化，而是通过诸如语言模型等任务进行学习，这降低了模型对特定领域标注数据的依赖。 2. **理解内在机理**：论文深入剖析了大模型的工作原理，包括模型角度的共性和特性学习，即模型在通用任务中学习共享特征，然后通过少量领域特定数据微调来适应特定环境。 3. **精准与可解释性**：研究强调了赋予模型精准性和可解释性的必要性，尤其是在医疗领域，这对于确保模型决策的可靠性和透明度至关重要。 4. **医疗领域应用**：预训练大模型在医疗中的应用实例被提及，例如英文电子病历的后结构化处理，这对于非英语阅读者与懂英语医生之间的信息传递具有重要意义。 5. **Transformer架构的重要性**：Transformer架构作为预训练的基础，从词向量表示（word2vec）进化到上下文感知的Transformer模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它们在处理自然语言理解和生成方面表现出色。 6. **BERT和GPT的比较**：论文对比了两大典型大语言模型，BERT以其双向设计和掩码语言模型、下一句预测任务在医疗信息处理中展现的优势，而GPT则可能代表了另一种类型的预训练模型，侧重于序列生成。 7. **数基生命的视角**：研究还从生命科学的角度讨论了预训练大模型在构建数字生命基础设施中的潜力，预示着这些技术可能对未来医疗研究和临床实践产生深远影响。 这篇论文提供了关于如何利用预训练大模型提升医疗信息处理效率、增强模型的准确性和可解释性，以及探索其在医疗领域的具体应用实例，为推动医疗信息技术的发展提供了有价值的研究成果。